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公开(公告)号：CN112712877B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202011420323.8
申请日：2020-12-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G16H30/20 , G16H30/40 , G16H40/60 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01N21/84
Abstract: 本发明涉及一种大视场高通量高分辨病理切片分析仪，包括：照明模块，用于产生单色光；病理切片固定模块，用于固定并调整病理切片位置，以使病理切片位于成像视野位置处；数据采集模块，用于采集单色光经过病理切片后携带波前信息的散射光，与未携带病理切片信息的透射光形成的干涉图像信息；控制处理模块，用于对干涉图像信息进行图像重建，得到重建图像，基于预先训练完成的病理切片分析模型，对重建图像进行分析，得到病理切片的分析结果。本发明的病理切片分析仪，成像视野为传统光学显微镜的数百倍，不需要对病理切片进行染色，采用深度学习网络分析病理情况，简化了病理切片的分析过程。
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公开(公告)号：CN116675774A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310645754.1
申请日：2022-03-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: C07K16/40 , C12N15/13 , G01N33/573 , A61K49/00
Abstract: 本发明公开了抗c‑MET纳米抗体、编码核酸及其应用，纳米抗体的氨基酸序列如SEQ ID NO:1～SEQ ID NO:7任一所示，所述纳米抗体包含框架区FR和互补决定区CDR；所述纳米抗体具有高水溶性、高耐性、高稳定性等特点，能够特异性靶向c‑MET蛋白，亲和力高。
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公开(公告)号：CN115393459A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211035263.7
申请日：2022-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于物理模型深度网络的荧光断层重建成像方法，通过CCD相机获取组织表面光强信息，利用Amira软件对仿体进行网格剖分，分别剖分两个精度不同的网格，利用剖分好的网格和仿体内各区域的光学参数通过有限元方法分别求对应的系统矩阵和网格各节点的邻接矩阵；设置不同网格对应的功率密度的传递矩阵。然后将表面光强数据传入深度网络，在粗网格中进行求解；根据粗网格的求解结果划定细网格的求解可行区，在可行区内求解；本发明保证求得的解的范数小，结果较为稀疏；求解时兼顾范数和结果前向与真实表面光强的误差；可以更加精准地定位组织中荧光团的位置，对研究肿瘤及其早期诊断具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112957011B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202110133806.8
申请日：2021-02-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明属于生物医学成像技术领域，公开了一种高灵敏度微弱荧光信号探测系统、方法、存储介质及应用，所述高灵敏度微弱荧光信号探测系统包括：前置荧光信号收集模块用于收集微弱荧光信号，滤除杂散光信号，并将所述荧光信号分块传递到多通道空间编码模块；多通道空间编码模块，用于将前置荧光信号收集模块传递的微弱荧光信号进行分块多通道空间编码；阵列微弱信号探测模块，用于收集分块多通道空间编码的荧光信号，并将荧光信号转为电信号送入控制与计算模块；控制与计算模块，包括控制单元和计算单元。本发明引入多通道编码策略，与空间编码单像素结合荧光成像技术相比，减少荧光信号采集数量，降低对微弱荧光信号的采集时间与系统成像时间。
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公开(公告)号：CN111650180A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010514626.X
申请日：2020-06-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明具体涉及一种基于信号编码和空间压缩的拉曼光谱成像系统，包括：激发源模块，用于发射目标波长的激光光束，并照射到样本上激发出瑞利散射光信号和拉曼散射光信号；信号收集模块，用于滤除瑞利散射光信号、收集拉曼散射光信号；空间编码模块，用于将拉曼散射光信号进行空间编码并压缩为一维阵列拉曼散射光信号；光谱成像模块，用于对一维阵列拉曼散射光信号进行分光处理并转化为拉曼散射电信号；系统控制与数据处理模块，用于控制发射目标波长的激光光束、对收集的拉曼散射光信号进行空间编码、采集拉曼散射电信号，对拉曼散射电信号进行图谱重建得到拉曼图像和拉曼光谱。通过系统控制与数据处理模块实现拉曼光谱和拉曼图像的同时采集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119028462B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411507078.2
申请日：2024-10-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的蛋白质‑小分子配体快速准确对接方法和系统，属于计算机应用技术领域。该方法创新性地采用深度学习技术，实现蛋白质‑小分子配体对接的高效精准预测，通过无向复合图和KNN图表征，深度捕捉分子内部及蛋白质间复杂作用，构建高质量数据输入；双编码器机制解析特征，生成深度嵌入表示，全连接交互图强化相互作用理解；结合构象预测、力场优化与构象对齐，提升对接姿态精确性；混合密度神经网络模型预测距离概率与亲和力，增强预测多样性与准确性。系统模块化设计，跨平台部署便捷，广泛适用于药物研发与生命科学研究，加速新药发现，揭示分子机制，前景广阔。
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公开(公告)号：CN119007828A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411493193.9
申请日：2024-10-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分子动力学和机器学习提高抗体亲和力的方法和系统，属于计算机软件技术领域。本发明方法通过利用分子动力学精准定位抗体的结合位点，从而筛选出最佳氨基酸突变位点，并在最佳氨基酸突变位点构建氨基酸饱和突变的变体库，通过计算突变体复合物的结合自由能变化量（#imgabs0#值）作为评估基础；以氨基酸描述子为特征，#imgabs1#值为标签，训练机器学习模型，筛选出预测性能最优的模型；该模型用于预测并筛选出具有较低#imgabs2#值（即高亲和力潜力）的突变体。本发明方法获得的高亲和力1‑7单域抗体，其亲和力显著提升2.98‑5.04倍，有效验证了本发明的实用性与高效性，为单域抗体的定向进化开辟了新途径。
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公开(公告)号：CN114702590B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202210328624.0
申请日：2022-03-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了抗c‑MET纳米抗体、编码核酸及其应用，纳米抗体的氨基酸序列如SEQ ID NO:1～SEQ ID NO:7任一所示，所述纳米抗体包含框架区FR和互补决定区CDR；所述纳米抗体具有高水溶性、高耐性、高稳定性等特点，能够特异性靶向c‑MET蛋白，亲和力高。
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公开(公告)号：CN106190995A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610585002.0
申请日：2016-07-22
Applicant: 西安电子科技大学
Inventor： 徐欣怡
CPC classification number: C12N9/0093 , C12N15/70 , C12N2800/101 , C12N2800/22 , C12P5/007 , C12Y117/07001
Abstract: 本发明公开了一种(E)-4-羟基-3-甲基-2-丁烯基二磷酸酯合酶及其编码基因和应用，以集胞藻总DNA为模板，用PCR扩增获得编码(E)-4-羟基-3-甲基-2-丁烯基二磷酸酯合酶的新基因SynispG；将SynispG基因克隆到原核表达载体pSB1s质粒上，在大肠杆菌中进行(E)-4-羟基-3-甲基-2-丁烯基二磷酸酯合酶(SynIspG)的高效表达，通过稀有密码子优化的手段对蛋白质表达量优化；获得的重组(E)-4-羟基-3-甲基-2-丁烯基二磷酸酯合酶蛋白催化(E)-4-羟基-3-甲基-2-丁烯基二磷酸酯生成二甲基烯丙基焦磷酸和异戊烯焦磷酸，具有较高的酶活性、应用前景及开发价值。
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公开(公告)号：CN116675775A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310645757.5
申请日：2022-03-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: C07K16/40 , C12N15/13 , G01N33/573 , A61K49/00
Abstract: 本发明公开了抗c‑MET纳米抗体、编码核酸及其应用，纳米抗体的氨基酸序列如SEQ ID NO:1～SEQ ID NO:7任一所示，所述纳米抗体包含框架区FR和互补决定区CDR；所述纳米抗体具有高水溶性、高耐性、高稳定性等特点，能够特异性靶向c‑MET蛋白，亲和力高。
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